基于大数据学习分析的在线学习绩效预警因素及干预对策的实证研究

利用学习分析技术挖掘教育大数据,能够发现潜在价值,并使其转换成有意义的教学信息,进而优化学习过程、提高教学效果,成为教师、学生及教育研究者的共同诉求。从学习分析技术的教育应用视角,追踪、积累并筛选在线学习行为数据,利用多元回归分析法判定影响学生学习绩效的预警因素,在此基础上构建了干预模型,将其应用于教学实践中,对产生的学习行为数据进行二元Logistic回归分析,并结合问卷调查和访谈法对该模型在学习活动、知识习得等方面的有效性进行验证。结果表明,通过学习过程中实施的干预模型识别出存在学习危机的学生,及时向其发出预警信号并提供个性化干预对策,有利于增强学习动机,培养学习毅力,提高学习质量。

教育大数据深度学习的价值取向、挑战及展望——在技术促进学习的理解视域中

教育领域中引入深度学习,分析教育大数据以获取有意义的规律与模式、知识与信息,利于学生深层次理解学习、系统化建构知识,促进实现学习迁移和培养高阶思维。追本溯源,从技术促进学习的视角出发,阐释教育大数据的具体形成、分析过程及应用价值,梳理深度学习在机器学习和数据挖掘以及教育领域的研究现状。教育大数据深度学习的价值取向包括学习增强、学习预测、学习迁移、知识表征、精准化学习管理等;同时,在流式数据、交互式数据、高维数据以及判别式分析等方面探讨教育大数据深度学习面临的挑战,并给予因应策略。教育大数据深度学习未来发展趋向是人工智能,重点有大数据驱动知识学习、精准教育扶贫、自适应自主学习和基于大数据智能的在线学习教育平台。

大数据学习分析的安全与隐私保护研究

随着大数据时代的来临,学习分析技术成为了教育信息化的新浪潮,其涉及的伦理道德问题尤其是学习分析过程中引发的一系列数据安全与隐私问题也成为了教育领域研究的热点。为应对隐私泄露、访问权限模糊、数据可信性受威胁等问题,文章以技术为视角,从数据收集、数据分析和数据解释等三方面构建了数据安全与隐私保护框架,并提出了相关的数据安全与隐私保护策略,以期提高利用学习分析技术进行大数据研究的成效,实现学习分析技术挖掘教育大数据潜在价值的预期目标,充分发挥大数据学习分析的研究价值。

电子商务环境下的税收遵从:理论、诉求与举措

作为经济新业态,电子商务借助网络技术,实现交易虚拟化,在一定程度上改变了现有的商业形态,成为21世纪最具潜力与活力的营商方式。但是,电子商务本身的电子化、隐匿性、虚拟化等特点,给传统的税收征管工作带来了严峻挑战。电子商务相关立法滞后、传统征管模式不再适用、征纳双方信息不对称、纳税服务体系不完善等问题,都是当前我国税务机关亟待解决的难题。首先分析了A-S模型以及前景理论,接着通过对电子商务环境下的税收遵从问题进行实质探析,从积极推进相关立法、创新征管模式、借助新兴手段加强数据共享、多措并举提升纳税人满意度等方面,提出了提高纳税人税收遵从的可行路径,以期充分发挥电子商务潜在税源作用。

教育大数据挖掘技术与应用案例分析

在“互联网＋”教育的新浪潮下，教与学方式由传统的课堂教学逐渐转化为基于Internet的在线学习或混合式学习，随之而来的海量学生数据在大数据时代的影响下成为教育机构最宝贵的资源之一。利用数据挖掘技术可以从教育大数据资源中提炼出有意义、有价值的教与学信息，并依据实际教学情况将提取的教与学信息应用于教育教学中，以达到调整教学计划、优化教学效果的目标。

教育大数据价值的分析与挖掘研究

随着"大数据"+教育逐渐成为教育领域的新浪潮,分析与挖掘教育大数据的潜在价值,变革教学方式,提升教学质量,实现个性化学习成为教育工作者、研究者的共同诉求。从大数据视角探析教育教学过程产生的零碎的、多源的、低质量的数据转化成完整的、高质量的、高价值的信息与知识的过程,以促进教育大数据从数据资源到数据资产再到数据价值的成功提取。

电力工程项目计划与控制浅析

电力工程项目管理是一个复杂且多元化的动态系统，在项目的推进过程中面临着外部自然环境、复杂的生产环境和地域性的人文环境所影响，其规模大、参与方多、技术要求高、干扰因素多、目标计划实施难度大是我们考虑的主要问题。为实现工期短、质量好和成本低的目标而对具体电力项目实施一系列计划、组织、协调和控制的管理活动。

解读“红石梁现象”

而今，在中国开创了低度淡爽型啤酒的红石梁啤酒，将淡爽之风从天台刮到绍兴、杭州、嘉兴．从浙江刮到上海、苏州，这股强劲的红色淡爽之风正在蔓延。